JP7077208B2

JP7077208B2 - 画像再構成装置および画像再構成方法

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Publication number: JP7077208B2
Application number: JP2018212005A
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Inventors: 悠高橋; 大雅後藤
Original assignee: 富士フイルムヘルスケア株式会社
Priority date: 2018-11-12
Filing date: 2018-11-12
Publication date: 2022-05-30
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Description

本発明は、Ｘ線ＣＴ（Computed Tomography）装置等によって得られる再構成画像を生成する画像再構成装置及び画像再構成方法に係り、再構成画像に含まれる粒状性ノイズとストリーク状アーチファクトを低減しながら構造物の境界を明確にする技術に関する。

Ｘ線ＣＴ装置は、被検体の周囲からＸ線を照射し、複数の投影角度において取得される投影データを逆投影処理することにより、被検体の断層画像、いわゆる再構成画像を生成する装置である。生成された再構成画像は被検体の診断に用いられる。

再構成画像は、被検体の断層面内の各位置におけるＸ線の減弱の度合いが画像化されたものであり、Ｘ線の統計的な揺らぎに起因したノイズである粒状性ノイズやストリーク状アーチファクトを含む。このようなノイズは再構成画像を不明確にして診断の妨げになるので、様々なノイズ低減の方法が開発されている。

特に特許文献１には、ノイズ低減率が部位に依らず一様になるように、投影データを部分集合化し、逐次近似法に用いられる評価関数に含まれる罰則項に係る重みを部分集合毎に算出し、部分集合毎に算出された重みを用いて逐次近似法を実行することが開示されている。特許文献１では、ノイズ低減率毎に罰則項に係る重みが対応付けられているので、部位に依らず所望のノイズ低減率になる再構成画像を作成することができる。

特許第５９７８４２９号公報

しかしながら特許文献１では、粒状性ノイズとストリーク状アーチファクトを同等に扱うため、粒状性ノイズに比べてストリーク状アーチファクトが強いと、ストリーク状アーチファクトを十分に低減できない場合がある。またストリーク状アーチファクトの低減を優先させると、構造物の境界が不明確になる場合がある。

そこで本発明は、再構成画像に含まれる粒状性ノイズとストリーク状アーチファクトを低減するとともに構造物の境界を明確にすることが可能な画像再構成装置および画像再構成方法を提供することを目的とする。

上記目的を達成するために本発明は、再構成画像を生成する画像再構成装置であって、前記再構成画像の中のストリーク状アーチファクトが低減された画像であるストリーク低減画像を生成するノイズ低減部と、前記再構成画像の中の構造物の境界を維持しながら粒状性ノイズを低減するときに用いられるノイズ低減率である第一ノイズ低減率と、前記ストリーク低減画像を生成するときに用いられるノイズ低減率である第二ノイズ低減率を取得するノイズ低減率取得部と、前記第一ノイズ低減率と前記第二ノイズ低減率とに基づいて生成される付加画像を前記ストリーク低減画像に付加する画像付加部を備えることを特徴とする。

また本発明は、再構成画像を生成する画像再構成方法であって、前記再構成画像の中のストリーク状アーチファクトが低減された画像であるストリーク低減画像を生成するノイズ低減ステップと、前記再構成画像の中の構造物の境界を維持しながら粒状性ノイズを低減するときに用いられるノイズ低減率である第一ノイズ低減率と、前記ストリーク低減画像を生成するときに用いられるノイズ低減率である第二ノイズ低減率を取得するノイズ低減率取得ステップと、前記第一ノイズ低減率と前記第二ノイズ低減率とに基づいて生成される付加画像を前記ストリーク低減画像に付加する画像付加ステップを備えることを特徴とする。

本発明によれば、再構成画像に含まれる粒状性ノイズとストリーク状アーチファクトを低減するとともに構造物の境界を明確にすることが可能な画像再構成装置および画像再構成方法を提供することができる。

画像再構成装置の全体構成図Ｘ線ＣＴ装置の全体構成図粒状性ノイズとストリーク状アーチファクトの一例を示す図実施例１の機能ブロック図実施例１の処理の流れを示す図実施例１の入力画面の一例を示す図実施例１の画像付加処理の流れを示す図実施例１の補足説明をする図実施例２の画像付加処理の流れを示す図実施例２の補足説明をする図実施例２の効果の一例を示す図

以下、添付図面に従って本発明に係る画像再構成装置及び画像再構成方法の実施例について説明する。なお、以下の説明及び添付図面において、同一の機能構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複説明を省略することにする。

図１は画像再構成装置１のハードウェア構成を示す図である。画像再構成装置1は、ＣＰＵ(Central Processing Unit)２、主メモリ３、記憶装置４、表示メモリ５、表示装置６、コントローラ７、入力装置８、ネットワークアダプタ１０がシステムバス１１によって信号送受可能に接続されて構成される。画像再構成装置１は、ネットワーク１２を介して医用画像撮影装置１３や医用画像データベース１４と信号送受可能に接続される。ここで、「信号送受可能に」とは、電気的、光学的に有線、無線を問わずに、相互にあるいは一方から他方へ信号送受可能な状態を示す。

ＣＰＵ２は、各構成要素の動作を制御する装置である。ＣＰＵ２は、記憶装置４に格納されるプログラムやプログラム実行に必要なデータを主メモリ３にロードして実行する。記憶装置４は、ＣＰＵ２が実行するプログラムやプログラム実行に必要なデータを格納する装置であり、具体的にはＨＨＤ(Hard Disk Drive)やＳＳＤ(Solid state Drive)等である。各種データはＬＡＮ(Local Area Network)等のネットワーク１２を介して送受信される。主メモリ３は、ＣＰＵ２が実行するプログラムや演算処理の途中経過を記憶するものである。

表示メモリ５は、液晶ディスプレイ等の表示装置６に表示するための表示データを一時格納するものである。入力装置８は、操作者が画像再構成装置１に対して操作指示を行う操作デバイスであり、具体的にはキーボードやマウス、タッチパネル等である。マウスはトラックパッドやトラックボール等の他のポインティングデバイスであっても良い。コントローラ７は、マウスの状態を検出して、表示装置６上のマウスポインタの位置を取得し、取得した位置情報等をＣＰＵ２へ出力するものである。ネットワークアダプタ１０は、画像再構成装置１をＬＡＮ、電話回線、インターネット等のネットワーク１２に接続するためのものである。

医用画像撮影装置１３は、被検体の断層画像等の医用画像を取得する装置である。医用画像撮影装置１３は、例えばＸ線ＣＴ装置であり、図２を用いて後述する。医用画像データベース１４は、医用画像撮影装置１３によって取得された医用画像を記憶するデータベースシステムである。

図２を用いて医用画像撮影装置１３の一例であるＸ線ＣＴ装置１００の全体構成を説明する。なお、図２において、横方向をＸ軸、縦方向をＹ軸、紙面に垂直な方向をＺ軸とする。Ｘ線ＣＴ装置１００は、スキャナ２００と操作ユニット３００を備える。スキャナ２００は、Ｘ線管２１１、検出器２１２、コリメータ２１３、駆動部２１４、中央制御部２１５、X線制御部２１６、高電圧発生部２１７、スキャナ制御部２１８、寝台制御部２１９、コリメータ制御部２２１、プリアンプ２２２、Ａ/Ｄコンバータ２２３、寝台２４０等を有する。

Ｘ線管２１１は寝台２４０上に載置された被検体２１０にＸ線を照射する装置である。Ｘ線制御部２１６から送信される制御信号に従って高電圧発生部２１７が発生する高電圧がＸ線管２１１に印加されることによりＸ線管２１１から被検体にＸ線が照射される。

コリメータ２１３はＸ線管２１１から照射されるＸ線の照射範囲を制限する装置である。Ｘ線の照射範囲は、コリメータ制御部２２１から送信される制御信号に従って設定される。

検出器２１２は被検体２１０を透過したX線を検出することにより透過Ｘ線の空間的な分布を計測する装置である。検出器２１２はＸ線管２１１と対向配置され、Ｘ線管２１１と対向する面内に多数の検出素子が二次元に配列される。検出器２１２で計測された信号はプリアンプ２２２で増幅された後、Ａ／Ｄコンバータ２２３でデジタル信号に変換される。その後、デジタル信号に対して様々な補正処理が行われ、投影データが取得される。

駆動部２１４はスキャナ制御部２１８から送信される制御信号に従って、Ｘ線管２１１と検出器２１２とを被検体２１０の周囲で回転させる。Ｘ線管２１１と検出器２１２の回転とともに、Ｘ線の照射と検出がなされることにより、複数の投影角度からの投影データが取得される。投影角度毎のデータ収集単位はビューと呼ばれる。二次元に配列された検出器２１２の各検出素子の並びは、検出器２１２の回転方向がチャネル、チャネルに直交する方向が列と呼ばれる。投影データはビュー、チャネル、列によって識別される。

寝台制御部２１９は寝台２４０の動作を制御し、Ｘ線の照射と検出がなされる間、寝台２４０を静止させたままにしたり、Ｚ軸方向に等速移動させたりする。寝台２４０を静止させたままのスキャンはアキシャルスキャン、寝台２４０を移動させながらのスキャンはらせんスキャンとそれぞれ呼ばれる。

中央制御部２１５は以上述べたスキャナ２００の動作を、操作ユニット３００からの指示に従って制御する。次に操作ユニット３００について説明する。操作ユニット３００は、再構成処理部３１、画像処理部３２、記憶部３４、表示部３６、入力部３８等を有する。

再構成処理部３１は、スキャナ２００で取得された投影データを逆投影処理することにより、再構成画像を生成する。画像処理部３２は再構成画像を診断に適した画像にするため、様々な画像処理を行う。記憶部３４は投影データや再構成画像、画像処理後の画像を記憶する。表示部３６は再構成画像や画像処理後の画像を表示する。入力部３８は投影データの取得条件（管電圧、管電流、スキャン速度等）や再構成画像の再構成条件(再構成フィルタ、ＦＯＶサイズ等)を操作者が設定する際に用いられる。

なお、操作ユニット３００が図１に示した画像再構成装置１であっても良い。その場合、は、画像処理部３２がＣＰＵ２に、記憶部３４が記憶装置４に、表示部３６が表示装置６に、入力部３８が入力装置８に、それぞれ相当することになる。

図３を用いて再構成画像に含まれる粒状性ノイズとストリーク状アーチファクトについて説明する。Ｘ線の統計的な揺らぎに起因したノイズは被検体の断面形状に主に依存し、断面形状が真円に近ければ図３（ａ）のような粒状性ノイズが現れる。また断面形状が肩のように楕円に近ければ図３（ｂ）のような直線状のノイズ、いわゆるストリーク状アーチファクトがＸ線の減弱が大きい長手方向に現れる。ストリーク状アーチファクトは、再構成画像上で構造物の境界と判別されにくいため、粒状性ノイズとともに低減されることが望ましい。

ストリーク状アーチファクトの低減には、特許文献１に開示されるような、投影データを平滑化した後、平滑化された投影データを逆投影処理する方法がある。この方法によれば粒状性ノイズとともにストリーク状アーチファクトを低減でき、平滑化の強さである平滑化強度の調整により、ノイズ低減率を制御することができる。ノイズ低減率ＮＲは、低減前画像の所定の領域における画素値の標準偏差ＳＤｐｒｅと低減後画像の同じ領域における画素値の標準偏差ＳＤｐｓｔを用いて例えば次式により算出される。なおＳＤｐｒｅとＳＤｐｓｔは、粒状性ノイズとストリーク状アーチファクトの両方を含んだＳＤ（Standard Deviation）値である。

ＮＲ＝（ＳＤｐｒｅ－ＳＤｐｓｔ）／ＳＤｐｒｅ … （式１）
平滑化強度を大きくするほど、粒状性ノイズとストリーク状アーチファクトはより低減されるものの、構造物の境界は不明確になる。すなわち平滑化された投影データを逆投影処理する方法では、再構成画像中のノイズの低減と境界の明確化はトレードオフの関係にある。

そこで本実施例では、再構成画像の中のストリーク状アーチファクトが低減された画像であるストリーク低減画像に、後述する処理により生成される付加画像を付加することにより、粒状性ノイズとストリーク状アーチファクトの低減と構造物の境界の明確化の両立を図る。なお付加画像は、構造物の境界を維持しながら粒状性ノイズを低減するときに用いられるノイズ低減率と、ストリーク低減画像を生成するときに用いられるノイズ低減率とに基づいて生成される。

図４を用いて本実施例の要部について説明する。なおこれらの要部は、専用のハードウェアで構成されても良いし、ＣＰＵ２上で動作するソフトウェアで構成されても良い。以降の説明では本実施例の要部がソフトウェアで構成された場合について説明する。

本実施例は、ノイズ低減部４０１、ノイズ低減率取得部４０２、画像付加部４０３を備える。また記憶装置４には、Ｘ線ＣＴ装置１００で生成された再構成画像や投影データが記憶される。以下、各構成部について説明する。

ノイズ低減部４０１は、再構成画像の中のノイズを低減する。再構成画像の中のノイズを低減するには、投影データを平滑化した後、平滑化された投影データを逆投影処理するようにしても良いし、再構成画像を平滑化するようにしても良い。投影データや再構成画像は、記憶装置４から読み出されたり、ネットワークアダプタ１０を介して外部から送信されたりする。またノイズ低減部４０１は、ノイズ低減率に基づいて再構成画像の中のノイズを低減しても良い。なおノイズ低減部４０１は、再構成画像の中のノイズを低減することにより、ストリーク状アーチファクトが低減された画像であるストリーク低減画像を少なくとも生成する。

ノイズ低減率取得部４０２は、再構成画像の中のノイズを低減するときに用いられるノイズ低減率を取得する。ノイズ低減率は操作者によって入力装置８を介して指定されても良いし、再構成画像の中の粒状性ノイズやストリーク状アーチファクトの大きさに基づいて算出されても良い。なお本実施例では、再構成画像の中の構造物の境界を維持しながら粒状性ノイズが低減されるときに用いられるノイズ低減率を第一ノイズ低減率、ストリーク低減画像が生成されるときに用いられるノイズ低減率を第二ノイズ低減率と呼ぶ。また再構成画像の中の構造物の境界を維持しながら粒状性ノイズが低減された画像を境界維持画像と呼ぶ。

画像付加部４０３は、第一ノイズ低減率と第二ノイズ低減率とに基づいて生成される付加画像をストリーク低減画像に付加する。ストリーク低減画像に付加画像が付加されることにより、粒状性ノイズとストリーク状アーチファクトが低減されるとともに構造物の境界が明確となる画像が生成される。画像付加部４０３によって生成された画像は、表示装置６に表示される。

図５を用いて、本実施例で実行される処理の流れの一例を説明する。

（Ｓ５０１）
ノイズ低減率取得部４０２はノイズ低減率を取得する。例えば、図６に示すような入力画面６００を介して、操作者が入力するノイズ低減率が取得される。入力画面６００は、画像表示部６０１と第一ノイズ低減率入力部６０２と第二ノイズ低減率入力部６０３を有する。第一ノイズ低減率入力部６０２または第二ノイズ低減率入力部６０３は、操作者によるノイズ低減率の入力に用いられる。画像表示部６０１には、再構成画像等が表示される。

ノイズ低減率取得部４０２は再構成画像の中のノイズの大きさを求め、求められたノイズの大きさに基づいて算出されるノイズ低減率を取得しても良い。例えば、再構成画像の中のノイズの大きさをＳＤｐｒｅ、ノイズ低減後の画像のノイズの大きさの目標値をＳＤｐｓｔとして（式１）により算出されるノイズ低減率ＮＲを取得しても良い。

（Ｓ５０２）
ノイズ低減部４０１は、Ｓ５０１にて取得されたノイズ低減率に基づいて、再構成画像のノイズを低減させる。例えば、ノイズ低減率に基づいて投影データが平滑化された後、平滑化された投影データが逆投影処理されて、ノイズが低減された再構成画像が生成される。

（Ｓ５０３）
Ｓ５０１にて生成された画像が所望の画像であるか否かが判定される。所望の画像である場合は終了となり、所望の画像でない場合、例えば構造物の境界は明確であるもののストリーク状アーチファクトの低減が不十分である場合はＳ５０４へ処理が進められる。所望の画像であるか否かは、入力画面６００の画像表示部６０１に表示される画像を操作者が目視で判定しても良いし、予め定められた指標値に基づいて画像再構成装置１が判定しても良い。

（Ｓ５０４）
ノイズ低減率取得部４０２は変更されたノイズ低減率を取得する。例えば、入力画面６００の第二ノイズ低減率入力部６０３に操作者によって入力されるノイズ低減率が変更されたノイズ低減率として取得される。このとき変更前のノイズ低減率は第一ノイズ低減率ａとして主メモリ３や記憶装置４に記憶され、変更後のノイズ低減率は第二ノイズ低減率ｂとして記憶される。なお構造物の境界は明確であるもののストリーク状アーチファクトの低減が不十分である判定されて本ステップに処理が進んだ場合は、ノイズ低減が不足しているので変更前よりも大きなノイズ低減率に変更される。すなわちａ＜ｂである。

ノイズ低減率が操作者によって変更されるのではなく、画像再構成装置１によって変更される場合は、変更前のノイズ低減率に予め定められた値、例えば０．１が加算される。なお加算される値は０．１に限定されず任意の値であっても良く、ノイズ低減率は１を超えない範囲で変更される。また、人体を模したファントムを使用して実験的に算出されたノイズ低減率を撮影条件や再構成条件に対応付けて記憶装置４に予め記憶させ、設定された撮影条件や再構成条件に応じて読み出されるノイズ低減率が使用されても良い。

また第一ノイズ低減率や第二ノイズ低減率は、再構成画像や境界維持画像、ストリーク低減画像に基づいて算出されても良い。例えば、再構成画像の所定の領域における画素値の標準偏差をＳＤｐｒｅとし、境界維持画像の同領域における画素値の標準偏差をＳＤｐｓｔとして（式１）により算出されるＮＲを第一ノイズ低減率とする。同様に再構成画像の標準偏差をＳＤｐｒｅとし、ストリーク低減画像の標準偏差をＳＤｐｓｔとして（式１）により算出されるＮＲを第二ノイズ低減率とする。

（Ｓ５０５）
ノイズ低減部４０１は、Ｓ５０４にて取得されたノイズ低減率に基づいて、再構成画像のノイズを低減させる。

（Ｓ５０６）
Ｓ５０５にて生成された画像の中のストリーク状アーチファクトが十分に低減されているか否かが判定される。ストリーク状アーチファクトが十分に低減されている場合、すなわちストリーク低減画像が生成された場合はＳ５０７へ処理が進められ、不十分な場合はＳ５０４へ処理が戻されてノイズ低減率がさらに変更される。ストリーク状アーチファクトが十分に低減されているか否かは、操作者が目視で判定しても良いし、予め定められた指標値に基づいて画像再構成装置１が判定しても良い。ストリーク状アーチファクトが十分に低減された画像は、ストリーク低減画像として記憶装置４に記憶される。

（Ｓ５０７）
画像付加部４０３は、Ｓ５０５にて生成されたストリーク低減画像に、第一ノイズ低減率と第二ノイズ低減率とに基づいて生成される付加画像を付加する。ストリーク低減画像ではストリーク状アーチファクトが十分に低減されているものの、構造物の境界が不明確であることが多い。本ステップでは、境界が不明確なストリーク低減画像に付加画像を付加することにより、ストリーク状アーチファクトを増加させずに境界の明確化を図る。なお付加画像は、ストリーク状アーチファクトを含まず、構造物の境界に係る情報とともに粒状性ノイズを含む画像である。すなわち、ストリーク低減画像に付加画像が付加された画像を境界が明確な画像と同等のノイズ量にすることにより、ストリーク低減画像よりも粒状性ノイズは増えるものの、ストリーク状アーチファクトを増加させずに境界が明確な画像が生成される。本ステップの処理の流れの一例を図７に示し、図７の各ステップについて以降で説明する。

（Ｓ７０１）
画像付加部４０３は、付加画像のノイズ量であるノイズ付加量を算出する。ノイズ付加量を算出するに先立ち、ストリーク低減画像のノイズ量を算出する。例えば、ストリーク低減画像の投影データ、すなわち第二ノイズ低減率ｂに基づいて平滑化された投影データを偶数ビューと奇数ビューの二つの投影データに分け、各投影データから生成される再構成画像間の差分画像を生成する。生成された差分画像はストリーク低減画像の各画素のノイズ量を反映したノイズマップとなるので、画素単位でノイズ量、すなわちＳＤ値を算出できる。以降の説明のために、ストリーク低減画像の画素のインデックスをｊ (ｊ＝１、…、Ｊ)とし、ノイズマップから算出されるｊ番目の画素におけるＳＤ値をｕ_ｊ (ｊ＝１、…、Ｊ)とする。

次にストリーク低減画像のノイズ量ｕ_ｊに基づいて、ノイズ付加量σ_ｊを算出する。図８を用いてノイズ付加量σ_ｊの算出について説明する。図８は、ＳＤ値とノイズ低減率の関係を示す概念図であり、平滑化されてない再構成画像である原画像と、境界維持画像、ストリーク低減画像、ノイズが完全に除去された画像であるノイズなし画像が横軸のＳＤ値にそって配置される。各画像のｊ番目の画素のＳＤ値はｓ_ｊ、ｔ_ｊ、ｕ_ｊ、０であり、境界維持画像は第一ノイズ低減率ａに基づいて生成され、ストリーク低減画像は第二ノイズ低減率ｂに基づいて生成される。なお、原画像とノイズなし画像は説明のために配置される画像であり、本ステップでは用いられない。

図８に示される対応関係を（式１）のように表すと、ａ＝（ｓ_ｊ－ｔ_ｊ）／ｓ_ｊ、ｂ＝（ｓ_ｊ－ｕ_ｊ）／ｓ_ｊとなり、両式からｔ_ｊ＝ｕ_ｊ×（１－ａ）／（１－ｂ）が導かれる。そしてＳＤ値がｕ_ｊからｔ_ｊとなるようなノイズ付加量σ_ｊはσ_ｊ＝ｔ_ｊ－ｕ_ｊとすれば良いので、σ_ｊ＝ｕ_ｊ×（ｂ－ａ）／（１－ｂ）となる。すなわち、ノイズ付加量σ_ｊは第一ノイズ低減率ａと第二ノイズ低減率ｂに基づいて算出される。

（Ｓ７０２）
画像付加部４０３は、平均値が０、標準偏差が１となるような正規分布の乱数を発生させる。例えば、一様分布に従う乱数からBox-Muller法で乱数を発生させる。なお、乱数の発生には公知の様々な方法が用いられても良い。

（Ｓ７０３）
画像付加部４０３は、Ｓ７０１で算出されるｊ番目の画素のノイズ付加量σ_ｊにＳ７０２の乱数を乗じることにより、付加画像を生成する。

（Ｓ７０４）
画像付加部４０３は、Ｓ７０３で生成される付加画像をストリーク低減画像に付加する。

以上説明した処理の流れにより、粒状性ノイズとストリーク状アーチファクトが低減されるとともに構造物の境界が明確となる画像が生成され、診断に適した医用画像を操作者に提示できるようになる。

実施例１では、正規分布の乱数を用いて付加画像を生成することについて説明した。本実施例では、ストリーク低減画像とストリーク低減画像を平滑化した平滑化画像との差分画像を用いて付加画像を生成することについて説明する。なお、本実施例と実施例１との違いは、図５のＳ５０７の画像付加処理であるので、画像付加処理以外の説明を省略する。

図９を用いて本実施例の画像付加処理の流れについて説明する。なお必要に応じて、ＳＤ値とノイズ低減率の関係を概念的に示す図１０を参照する。

（Ｓ９０１）
画像付加部４０３は、ストリーク低減画像に対し平滑化処理を実施する。すなわち、ストリーク低減画像からノイズ成分が除去されたノイズなし画像が生成される。図１０では、ＳＤ値ｕ_ｊのストリーク低減画像を平滑化処理することで実質的にＳＤ値０のノイズなし画像が生成される。なお本ステップの平滑化処理には、例えばＴＶ（Total Variation）フィルタやＮＬＭ（Non-Local Means）フィルタ等の公知の方法が用いられても良い。これらのフィルタが用いられた場合、画像の局所的な信号成分を保持したまま細かなノイズ成分が実質的に除去されるため、構造物の境界に係る情報が抽出される。

（Ｓ９０２）
画像付加部４０３は、ストリーク低減画像からＳ９０１で生成されるノイズなし画像を差分することより差分画像を生成する。図１０では、ＳＤ値ｕ_ｊのストリーク低減画像と実質的にＳＤ値０のノイズなし画像との間で差分処理が行われる。本ステップで生成される差分画像には、ストリーク状アーチファクト以外のノイズ成分と構造物の境界に係る情報が含まれる。ノイズなし画像のＳＤ値は実質的に０であるので、差分画像のＳＤ値はストリーク低減画像のＳＤ値ｕ_ｊと実質的に同じである。

（Ｓ９０３）
画像付加部４０３は、Ｓ９０２で生成される差分画像を強度変調することにより付加画像を生成する。図１０では、ストリーク低減画像とノイズなし画像との差分処理によって得られた差分画像に強度変調処理が行われて付加画像が生成される。差分画像の強度変調は、付加画像がストリーク低減画像に付加されて生成される画像のＳＤ値が、境界維持画像のＳＤ値ｔ_ｊと実質的に同じになるように行われる。すなわち、差分画像の各画素を倍率（ｂ－ａ）／（１－ｂ）を用いて強度変調することにより付加画像が生成される。差分画像ではストリーク状アーチファクトが十分低減されているので、生成される付加画像においてもストリーク状アーチファクトは十分低減される。

なお、Ｓ９０１の平滑化処理の精度が低い場合、ノイズなし画像のＳＤ値が実質的に０ではなくなるので、差分画像のＳＤ値とストリーク低減画像のＳＤ値との間の差異が大きくなる。そのような場合、本ステップでは差分画像のｊ番目の画素の近傍に位置する複数の画素の画素値を用いてＳＤ値ｖ_ｊを算出し、ｖ_ｊをｕ_ｊで校正した上で倍率をｕ_ｊ（ｂ－ａ）／ｖ_ｊ（１－ｂ）として差分画像の強度変調をしても良い。このような強度変調により、差分画像のＳＤ値とストリーク低減画像のＳＤ値との間の差異を低減できる。また、ノイズなし画像の生成に長時間を要する場合には、短時間で生成可能なＳＤ値が実質的に０でない画像をノイズなし画像の代わりに用い、倍率をｕ_ｊ（ｂ－ａ）／ｖ_ｊ（１－ｂ）として差分画像の強度変調をしても良い。

（Ｓ９０４）
画像付加部４０３は、Ｓ９０３で生成される付加画像をストリーク低減画像に付加する。図１０では、ＳＤ値ｕ_ｊのストリーク低減画像と付加画像との間で付加処理が行われ、本実施例の出力画像が生成される。出力画像のＳＤ値は境界維持画像のＳＤ値ｔ_ｊと同等になる。またストリーク状アーチファクトが低減されたストリーク低減画像に、ストリーク状アーチファクトが低減された付加画像を付加してもストリーク状アーチファクトは増えない。

以上説明した処理の流れにより、粒状性ノイズとストリーク状アーチファクトが低減されるとともに構造物の境界が明確となる画像が生成され、診断に適した医用画像を操作者に提示できるようになる。なおＳ９０２で生成される差分画像の各画素を（１－ａ）／（１－ｂ）倍する強度変調をして得られる画像をＳ９０１で生成されるノイズなし画像に付加して出力画像を生成しても良い。

図１１を用いて、本実施例によって得られる画像について説明する。図１１（ａ）は肩部ファントムをスキャンして得られた原画像、図１１（ｂ）はノイズ低減率を０．１６として原画像の投影データを平滑化して生成された画像、図１１（ｃ）はノイズ低減率を０．５０として生成された画像、図１１（ｄ）は本実施例の出力画像である。なお、図１１（ｂ）は境界維持画像に、図１１（ｃ）はストリーク低減画像に相当し、本実施例の出力画像は第一ノイズ低減率を０．１６、第二ノイズ低減率を０．５０として生成された画像である。また図１１（ｅ）は、図１１（ａ）～（ｄ）の各画像の比較表であり、ノイズ低減率と、計測ＳＤ値、ストリーク状アーチファクトの低減の程度、境界の明確さを含む。計測ＳＤ値は各画像において点線の円で囲われた領域の画素値のＳＤ値を計測した結果であり、ストリーク状アーチファクトの低減の程度と境界の明確さは目視により原画像と比較評価した結果である。

原画像の計測ＳＤ値５９．８に対して、境界維持画像の計測ＳＤ値５０．７とストリーク低減画像の計測ＳＤ値３１．４は、設定されたノイズ低減率に相当する程度にノイズ量が低減された結果の値である。ストリーク状アーチファクトに関しては、境界維持画像では原画像よりも低減されているものの不十分であり、ストリーク低減画像では十分に低減されている。境界の明確さに関しては、境界維持画像では原画像と同等であるのに対し、ストリーク低減画像では白色で表示される骨部領域の一部が膨張しており不明確である。

実施例２の出力画像では、計測ＳＤ値は４９．７であって境界維持画像と同等であり、ストリーク状アーチファクトはストリーク低減画像と同等、境界の明確さは境界維持画像と同等である。すなわち本実施例により、粒状性ノイズとストリーク状アーチファクトが低減されるとともに構造物の境界が明確となる画像を生成できることが示された。

なお、本発明の画像再構成装置及び画像再構成方法は上記実施例に限定されるものではなく、発明の要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、上記実施例に開示されている複数の構成要素を適宜組み合わせても良い。さらに、上記実施例に示される全構成要素からいくつかの構成要素を削除しても良い。

１：画像再構成装置、２：ＣＰＵ、３：主メモリ、４：記憶装置、５：表示メモリ、６：表示装置、７：コントローラ、８：入力装置、１０：ネットワークアダプタ、１１：システムバス、１２：ネットワーク、１３：医用画像撮影装置、１４：医用画像データベース、１００：Ｘ線ＣＴ装置、２００：スキャナ、２１０：被検体、２１１：Ｘ線管、２１２：検出器、２１３：コリメータ、２１４：駆動部、２１５：中央制御部、２１６：Ｘ線制御部、２１７：高電圧発生部、２１８：スキャナ制御部、２１９：寝台制御部、２２１：コリメータ制御部、２２２：プリアンプ、２２３：Ａ／Ｄコンバータ、２４０：寝台、３００：操作ユニット、３１：再構成処理部、３２：画像処理部、３４：記憶部、３６：表示部、３８：入力部、４０１：ノイズ低減部、４０２：ノイズ低減率取得部、４０３：画像付加部、６００：入力画面、６０１：画像表示部、６０２：第一ノイズ低減率入力部、６０３：第二ノイズ低減率入力部

Claims

再構成画像を生成する画像再構成装置であって、
前記再構成画像の中のストリーク状アーチファクトが低減された画像であるストリーク低減画像を生成するノイズ低減部と、
前記再構成画像の中の構造物の境界を維持しながら粒状性ノイズを低減するときに用いられるノイズ低減率である第一ノイズ低減率と、前記ストリーク低減画像を生成するときに用いられるノイズ低減率である第二ノイズ低減率を取得するノイズ低減率取得部と、
前記第一ノイズ低減率と前記第二ノイズ低減率とに基づいて生成される付加画像を前記ストリーク低減画像に付加する画像付加部を備えることを特徴とする画像再構成装置。
請求項１に記載の画像再構成装置であって、
前記画像付加部は、前記第一ノイズ低減率と前記第二ノイズ低減率とに基づいて算出されるノイズ付加量と正規分布の乱数とを乗じることにより前記付加画像を生成することを特徴とする画像再構成装置。
請求項１に記載の画像再構成装置であって、
前記画像付加部は、前記ストリーク低減画像と前記ストリーク低減画像を平滑化した平滑化画像との差分画像を、前記第一ノイズ低減率と前記第二ノイズ低減率とに基づいて算出される倍率で強度変調することにより前記付加画像を生成することを特徴とする画像再構成装置。
請求項３に記載の画像再構成装置であって、
前記平滑化画像のノイズ量が実質的に０でない場合、前記差分画像の対象画素の近傍に位置する複数の画素の画素値を用いて算出されるＳＤ値に基づいて校正された倍率を用いて、前記差分画像を強度変調することを特徴とする画像再構成装置。
請求項１に記載の画像再構成装置であって、
前記ノイズ低減率取得部は、ノイズ低減率が入力される画面を介して前記第一ノイズ低減率と前記第二ノイズ低減率とを取得することを特徴とする画像再構成装置。
請求項１に記載の画像再構成装置であって、
前記ノイズ低減部は、前記再構成画像の中の構造物の境界を維持しながら粒状性ノイズが低減された画像である境界維持画像を生成し、
前記ノイズ低減率取得部は、前記第一ノイズ低減率を前記再構成画像のノイズ量と前記境界維持画像のノイズ量とから算出し、前記第二ノイズ低減率を前記再構成画像のノイズ量と前記ストリーク低減画像のノイズ量とから算出することを特徴とする画像再構成装置。
請求項１に記載の画像再構成装置であって、
前記第一ノイズ低減率は前記第二ノイズ低減率よりも小さいことを特徴とする画像再構成装置。
再構成画像を生成する画像再構成方法であって、
前記再構成画像の中のストリーク状アーチファクトが低減された画像であるストリーク低減画像を生成するノイズ低減ステップと、
前記再構成画像の中の構造物の境界を維持しながら粒状性ノイズを低減するときに用いられるノイズ低減率である第一ノイズ低減率と、前記ストリーク低減画像を生成するときに用いられるノイズ低減率である第二ノイズ低減率を取得するノイズ低減率取得ステップと、
前記第一ノイズ低減率と前記第二ノイズ低減率とに基づいて生成される付加画像を前記ストリーク低減画像に付加する画像付加ステップを備えることを特徴とする画像再構成方法。